人工智能是提高交通运输行业安全的关键!
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上周,电动滑板车巨头Lime宣布计划试用一种新的定制计算机视觉平台,以检测用户在人行道上骑车的危险行为。鉴于一连串的危险事故已经对流行的城市交通方式造成了诽谤,因此这种安全机制非常需要,其能够提醒骑车的人注意违规行为,甚至减慢行驶速度。
人工智能不仅可以在电动滑板车中发挥重要作用。致命的铁路事故经常发生,令人很是担忧。而与道路交通有关的事故仍然是全球过早死亡的主要原因,特别是在年轻人中。幸运的是,受人工智能和计算机视觉启发的解决方案正在浮出水面,这些解决方案都旨在提高各种交通方式的安全性,这对行人、骑车的人、司机和乘客来说都是一个好消息。
火线上的电动滑板车
LimeVision被其所有者称为业界首个支持人工智能的计算机视觉平台,计划于下月在芝加哥和旧金山的近400辆电动摩托车上进行测试,并于今年年底前在6个城市进行测试。据公司总裁JoeKraus称,基于摄像头的技术支撑LimeVision,在提高滑板车安全性的其他应用潜力方面优于竞争对手的GPS平台。
此类创新是非常受欢迎的,对于一种最近被发现比摩托车更容易导致事故的交通方式来说,这种创新甚至可能已经过时了。根据加州大学洛杉矶分校进行的一项研究,每100万电动滑板车驾驶者中有115人受伤。在骑摩托车的人中,这一数字下降到每百万人104人,而骑自行车的人只有15人。滑板车不仅对骑车者构成了安全隐患,其在人行道上的扩散也给老年人、视障人士和其他弱势群体带来了可怕的、潜在的危险。
公路和铁路同样鲁莽
作为街区上最新的交通选择之一,人们很容易把责任归咎于滑板车身上——但总的来说,交通运输可以从人工智能驱动的安全升级中受益。上个月底,当两起涉及Amtrak列车的致命事故在几天之内相继发生时,铁路旅行的风险由此得到了充分的体现。第一起发生在北加州,造成3人死亡;第二次发生在密苏里州,造成4人死亡,约150人重伤。这两起事故都发生在没有护栏或灯的十字路口,但实施这些安全措施的成本可能极其高昂。
道路交通对人类健康的危害更大。联合国最近的一份报告发现,每年有超过130万人死于道路交通事故,这使其成为5至29岁人群过早死亡的主要原因。根据最近的一项研究,尽管在过去30年里,富裕国家的道路伤害和死亡人数略有下降,但随后在中低收入国家(LMIC)发生率飙升——有93%的死亡发生,抵消了这些改进。因此,联合国承诺到2030年将这一数字减半。
确保列车安全在正确轨道上
技术似乎将在实现避免道路和铁路事故的目标方面发挥重要作用,而人工智能在一些最有前景的创新中处于最前沿。例如,私有的Brightline铁路已经证明自己是美国最致命的铁路,部分原因是其的机车在人口稠密的地区以每小时79英里的速度运行,这些地区的人口不习惯使用高速客运铁路;结果,经常有人擅闯铁路,许多人不幸丧生。
鉴于Brightline打算将其线路扩展到奥兰多甚至更远——并且在铁轨边安装围栏的成本可能超过每英里20万美元——必须找到另一个解决方案。该公司的决策者认为,他们已经通过与RemarkHoldings的合作取得了成功,RemarkHoldings是一家技术和人工智能公司,其智能安全平台能够从远处检测入侵者并识别轨道异常,这项创新应该有助于减少事故率。
道路交通革命已经开始
道路运输部门也在享受类似的人工智能安全提升。尽管大多数媒体的头条新闻都在关注人工智能如何实现无人驾驶汽车,但科技公司已经瞄准了许多唾手可得的目标。例如,机器视觉能够监测车辆硬件的健康和性能、优化维护,并最大限度地减少由机械故障引起的事故。所谓的“协同机器人”可以加快制造过程,而AI、5G和热成像技术可以协同工作,检测潜在威胁,并在不同车辆之间共享信息。
此外,交通管理已经从安装在十字路口的人工智能摄像头中获益良多,预计到2025年将安装15.5万个摄像头。与此同时,澳大利亚初创企业Acusensus在2019年推出了HeadsUp路边摄像头网络。该项目能够识别司机的危险行为,手机的使用减少了80%,相应的交通事故减少了22%,并在此过程中获奖。鉴于美国最近通过了1.2万亿美元的《基础设施投资和就业法案》(IIJA),彻底改革道路安全的时机已经成熟。
有了人工智能,无风险运输可能成为现实
虽然一个没有交通事故的世界似乎是一个白日梦,但技术的进步可以使其在可预见的未来成为可行的现实。事实上,麻省理工学院的研究甚至推测,即人工智能可以利用历史数据以合理的精度预测未来的事件,从而在事故发生之前预测事故,并允许用户采取适当的行动来躲避事故。随着我们掌握着如此不可思议的机会,是时候将人工智能完全纳入其中,让与交通相关的伤亡成为过去。
文中关于人工智能,智慧交通的知识介绍,希望对你的学习有所帮助!若是受益匪浅,那就动动鼠标收藏这篇《人工智能是提高交通运输行业安全的关键!》文章吧,也可关注golang学习网公众号了解相关技术文章。

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